package com.jinghang.streaming_base

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
  * 使用Spark Streaming完成有状态统计
  * 需求：统计到目前为止累积出现的单词的个数(需要保持住以前的状态)
  * a a a       a-3
  * a a a a    a-7
  * b a b a   a-9 b-2
  *
  *
  */
object _21_StatefulWordCount {

  def main(args: Array[String]): Unit = {


    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("StatefulWordCount").setMaster("local[2]")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
    ssc.sparkContext.setLogLevel("ERROR")

    // 如果使用了stateful的算子，必须要设置checkpoint
    //ssc.checkpoint("data/checkPoint")

    //在生产环境中，把checkpoint设置到HDFS的某个文件夹中
    ssc.checkpoint("hdfs://hadoop000:8020/input")

    //nc -lk 6789
    val lines = ssc.socketTextStream("hadoop000", 6789)

    val ds1 = lines
      .flatMap(_.split(" "))
      .map((_,1))
    val ds2 = ds1.updateStateByKey[Int](updateFunction _)

    ds2.print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }


  /**
    * 把当前的数据去更新已有的或者是老的数据
    * @param currentValues  当前的
    * @param preValues  老的
    * @return
    */
  def updateFunction(currentValues: Seq[Int], preValues: Option[Int]): Option[Int] = {
    val current = currentValues.sum
    //如先前没有数据，则返回0
    val pre = preValues.getOrElse(0)

    Some(current + pre)
  }

  /*def updateFunction(newValues: Seq[Int], runningCount: Option[Int]): Option[Int] = {
    val newCount = ...  // add the new values with the previous running count to get the new count
    Some(newCount)
  }*/
}
